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: 본 논문은 엘립소이드의 복잡성을 측정하는 VC 차원에 대한 심층적인 연구를 수행한다. 이는 학습 이론에서 중요한 개념으로, 데이터 분석 및 모델 선택에 활용된다. 1. VC 차원의 정의와 중요성 VC 차원은 집합이 얼마나 복잡한 형태를 가질 수 있는지를 측정하는 지표로, 경험적 과정 이론, 통계 및 계산 학습 이론, 그리고 이산 기하학 등 다양한 분야에서 활용된다. 특히, VC 차원은 데이터의 복잡성을 측정하고 모델 선택에 중요한 역할을 한다. 2. 엘립소이드와 가우시안 혼합 모델 엘립소이드는 d차원 공간에서 정의되는 집합으로,
This paper addresses the challenge of designing efficient deep learning (DL) solutions for Internet of Things (IoT) devices, which often have severe constraints on memory and computational power. These limitations can prevent IoT units from executing DL models that typically require significant reso
This paper explores how neural networks maintain their performance and structure during training by showing that the weight matrices do not significantly deviate from their initial values. The authors demonstrate that even with minor changes in weights, the network can still achieve rapid convergenc
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